卡尔曼滤波

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。

基于卡尔曼滤波的特征提取

凭借着卡尔曼滤波的递归特性，结合精准的预测和及时的更新步骤，高效地消除了数据中非真实故障的噪声干扰，同时精准地突出了数据中与真实系统故障直接相关的特征表达。通过这种方式，我们能够精确地提炼出与系统状态紧密相连的核心特征数据。这些特征不仅准确性高，而且能够实时反映系统在不同状态下的细微动态变化，为后续精确的故障检测与分类工作提供了坚实的支撑和有力的指导。

如图所示的实施过程中卡尔曼滤波处理前后的数据序列对比（蓝色曲线为原数据，黄色曲线为卡尔曼滤波处理后的数据）证明，卡尔曼滤波在时间序列分析上有优异的表现。

在利用卡尔曼滤波做特征提取时，我们在原数据基础上提取出以下共6组特征以完成对为服务系统运行数据的详细特征提取：

1) 原数据+原数据的一阶差分之和（间隔1分钟，共提取1组特征）

2) 卡尔曼滤波一阶差分（分别间隔1~4分钟，共提取4组特征）

3) 原数据与卡尔曼滤波值的差值（共提取1组特征）